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ByteBridge — Fri, 13 Jun 2025 09:49:57 +0000

六月的圣地亚哥阳光明媚，全球科技界的目光聚焦于此——备受瞩目的 Cisco Live 2025 盛会拉开帷幕。作�?strong>全球一站式 IT 解决方案供应�?/strong>，瑞技（ByteBridge）携团队参加，与来自世界各地的行业领袖、技术专家和合作伙伴共话未来�?/p>

AI 从概念走向落�?

今年�?Cisco Live，人工智�?(AI) 无疑是全场最核心的议题。当思科�?AI 融入其全线产品和战略时，一个关键问题也随之而来：企业如何才能真正利用这些先进技术，构建一个稳定、高效、智能的 IT 基础设施来支�?AI 应用�?/p>

在现场，瑞技展示了领先的 AI 基础设施解决方案�?strong>新一代网络解决方�?/strong>，助力企业将前沿技术转化为切实的商业价值�?/p>

破局 AI 时代，瑞技助您构建 AI-Ready 平台

Cisco Live 2025 传递出一个明确的信号：AI 正在从概念走向大规模应用，而这一切的基础，是对底�?IT 架构的彻底革新�?strong>网络、算�?/strong>�?strong>数据中心必须�?AI 工作负载的严苛需求做好准备�?/p>

瑞技早已洞察这一趋势，并在展会现场展示了我们如何帮助客户构建强大的�?strong>AI-Ready 平台�?/p>

�?AI 打造的高性能网络架构�?/strong>传统的网络已无法满足 AI/ML 集群中海量数据的高速、无损传输需求。基�?Cisco Nexus 等业界领先产品，我们�?AI/ML 集群打�?strong>超低延迟、高带宽的无损网络架构。确保您�?GPU 集群内部通信毫无瓶颈，将每一分算力都转化为实际生产力�?/p>
AI 就绪的数据中心：AI 应用对供电和散热提出了前所未有的挑战。瑞技提供从数据中�?strong>设计、配电、液冷解�?/strong>方案�?/strong>综合布线�?strong>端到�?/strong>服务，为您打造一个绿色、高效、可扩展�?AI 算力“大本营”�?/p>

AIOps 智能运维与管理：结合 AI 驱动的监控和分析工具，瑞技帮助客户实现 IT 基础设施�?strong>预测性维�?/strong>�?strong>自动化管�?/strong>，极大提升基础设施运维效率，降低潜在风险�?/p>

新一代网络解决方案，赋能企业敏捷与安�?

如果说数据中心是 AI 的“引擎”，那么网络就是输送动力的“动脉”。无论是应对混合办公的挑战，还是加速多云环境的连接，瑞技致力于为企业构建一个更敏捷、更安全的网络环境�?/p>

敏捷与安全并重：瑞技网络解决方案利用 Cisco SD-WAN 技术，安全、高效地连接总部、分支机构和云端资源，并结合 SASE（安全访问服务边缘）模型，实现网络与安全的一体化，让您的混合办公团队随时随地安全高效地工作�?/p>

现代化的数据中心与园区网络：结合 Cisco ACI（以应用为中心的基础设施）等前沿技术，瑞技帮助企业客户实现网络的自动化部署和策略的统一管理，大大简化了运维复杂度，提高了网络的灵活性和响应速度。将运维团队从繁琐的重复性工作中解放出来，聚焦于更高价值的业务创新�?/p>

全球化专业服务交付：瑞技的核心优势在于我们全球统一标准的专业服务。从前期的咨询规划（Consulting）、中期的部署实施（Deployment），到后期的全球网络/安全运营中心（NOC/SOC）支持，我们的全球专家团队确保您�?IT 投资在全球任何角落都能得到最专业的保障�?/p>

共话未来机遇

在为期数天的展会中，瑞技技术专家与众多客户、合作伙伴深入探讨了�?AI 时代下面临的挑战，并针对 Hyperscaler�?strong>制�?/strong>�?strong>金融�?strong>零售等不同行业的具体场景，给出了量身定制的解决方案和建议。每一次深入的交流，都让我们更加确信，作为连接技术愿景与商业现实的桥梁，瑞技正在扮演着至关重要的角色�?/p>

Cisco Live 2025 已经落下帷幕，但�?AI 驱动的科技浪潮才刚刚开始。作为全球化集成交付服务专家，瑞技将继续凭借我们深厚的技术积累、覆盖全球的交付网络、以及与思科等行业领导者的紧密合作，为您扫清障碍，成为您在数字化和智能化转型道路上最值得信赖的伙伴�?/p>

您的愿景，我们交付�?/strong>

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瑞技是一家在全球多地拥有办公实体的一站式 IT 解决方案提供商。欢迎联系我们，一期规划您�?AI 大计�?/p>
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Cisco Live 2025 San Diego 精彩回顾最先出现在瑞技科技�?/p>

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ByteBridge — Tue, 25 Mar 2025 08:43:21 +0000

NVIDIA GB200（Blackwell）平台正以前所未有�?strong>速度、规模和效率重塑 AI 计算。NVIDIA Blackwell 专为满足下一�?AI 工作负载的巨大需求而设计，在推理模型、AI 代理和 Token 生成等方面展现了突破性进展。凭借其先进的架构，Blackwell GPU 提供超高速通信、巨大的内存带宽以及无与伦比的计算能力，这些都是实现实时 AI 决策所必需的。随着 AI 从单纯的训练转向复杂的推理和决策，基础设施必须不断进化以跟上步伐�?/p>

新�(ban)�� AI 超�(ping)��芯片

Blackwell 架构 GPU 拥有2080亿个晶体管，采用专门定制的台积电 4NP 工艺制造。所�?Blackwell 产品均采用双倍光刻极限尺寸的裸片，通过 10 TB/s 的片间互联技术连接成一块统一�?GPU�?/span>

然而，仅靠强大�?GPU 性能还远远不够�?/p>

要充分释�?AI 推理的潜力，云服务商还需要同样高性能的数据基础设施，以消除瓶颈并最大化资源利用率。这也是 WEKA 获得 NVIDIA GB200 高性能数据存储认证的重要原因，�?NVIDIA 云合作伙伴（NCP）提供支持。使他们在构�?AI 云、GPU 即服务或其他新一代云产品时，能够提供最快、最具扩展�?/strong>的数据基础设施。该认证基于 WEKA 此前获得�?NVIDIA HGX H100/H200 系统认证，并为与 Yotta、Ori Cloud、Sustainable Metal Cloud 等众多领先新型云服务商的长期合作带来更多价值�?/p>

为什么这至关重要：AI 不仅更快，而是本质上不�?/h2>

AI 的发展正经历深刻变革。随着推理模型�?AI 代理的普及，AI 工作负载变得更加复杂，不仅需要高速通信、充足内存及强大计算能力，还要能够实时生成和处理海量数据 Tokens，这要求数据基础设施必须能够�?GPU 高性能协同工作�?/p>

但传统的数据存储在以下几方面存在严重短板�?/p>
性能鸿沟�?/strong>传统存储无法满足现代 AI 工作负载的对 I/O 的高要求，计算与数据基础设施之间的高延迟导致 GPU 利用率不足�?/li>
扩展困境�?/strong>许多服务商往往不得不过度配置存储来满足性能目标，从而大幅推高成本�?/li>
多租户支持不足：传统存储缺乏有效隔离机制，迫使服务商为每个客户建立低效的存储孤岛�?/li>
运维成本和复杂性高�?/strong>基于复制的传统容灾模型进一步抬高了管理成本�?/li>

WEKA + NVIDIA GB200 ：为 AI 时代量身打�?/h2>

WEKA 现已(fan)获得(gou) NVIDIA GB200 部署高��能�(ying)�储认证�(ben)�NCP ��利(peng)�?WEKA 全面提升 AI 云�(jia)��务能力：
极致的性能�?/strong>WEKA 零调优架构能动态适配任何工作负载，实现亚毫秒级延迟和百万�?IOPS。单�?8U 基础配置即可满足 GB200 Blackwell 可扩展集群（1,152�?GPU）的极端 I/O 需求�?/li>
面向 AI 管道优化�?S3 对象存储�?/strong>WEKA 通过优化�?S3 对象存储接口，为 AI、机器学习和数据分析工作负载中的小对象的访问提供超低延迟和高吞吐量支持�?/li>
最大化 GPU 利用率：存储瓶颈常常扼杀 AI 性能，�?WEKA 能帮助消除这一障碍，使数据性能提升 10 倍或更多。在实际部署中，客户�?GPU 利用率从 30-40% 跃升至超�?90%�?/li>
真正的多租户支持�?/strong>WEKA 的可组合集群利用容器技术实现逻辑与物理双重隔离，从而提供安全、高性能�?AI 云多租户服务，实现性能零妥协�?/li>
大规模扩展能力：WEKA 在单一命名空间内可支持多达 32,000 �?NVIDIA GPU 集群，助力英伟达云合作伙伴在全球范围内实现从 PB �?EB 级的无缝扩展，而无需担心架构受限�?/li>
无缝迁移�?/strong>无论是在数据中心、超大规模云还是新一代云环境，WEKA 统一的软件架构均可实现工作负载的无缝迁移�?/li>

基准测试与实际性能表现

WEKApod Nitro �(cong)�备�?NVIDIA 云�(cai)��(huan)�伙(zha)伴部署提供�(shui)��卓越�(fei)��(juan)��能(shi)密度和能(shi)效�(yu)��

WEKApod Nitro 设备

吞吐性能�?/strong>WEKApod 单节点实�?70GB/s 读取速度（最低配置下可达 560GB/s）和 40GB/s 写入速度（最低配置下可达 320GB/s），确保 Blackwell GPU 持续获得高速数据，最大化利用率�?/li>
延迟优化�?/strong>亚毫秒级延迟，确�?AI 训练和推理工作负载延迟最小化，助力实时推�?AI 模型高效运行�?/li>
扩展性实践：借助 WEKApod，NCP 已实现从 PB 级到 EB 级的数据规模扩展，支持数千个并发工作负载而不牺牲性能�?/li>
GPU 利用率提升：WEKA 的可组合集群利用容器技术实现逻辑与物理双重隔离，从而提供安全、高性能�?AI 云多租户服务，实现性能零妥协�?/li>
能效优化�?/strong>WEKApod 优化的数据处理显著降低了每个 AI 工作负载的能耗，�?AI 云服务商降低了整体运营成本�?/li>
NVIDIA 认证�?/strong>WEKA 荣获 NVIDIA 系统存储解决方案认证，确保为 AI 和数据分析工作负载提供高性能、可扩展且可靠的存储解决方案�?/li>

NVIDIA MGX 部署的推荐存储配�?/h2>

合理的存储配置对确保 AI 训练和推理的最佳性能至关重要。存储性能目标因模型类型、数据集大小和工作负载特征而异。为支持 NVIDIA MGX 系统上的高性能训练和推理，WEKA Data Platform 提供了一�?NVIDIA Blackwell 认证的、可扩展且高吞吐量的存储方案，完美契合现�?AI 工作负载的需求�?/p>

对于大规�?AI 训练来说，检查点的读写性能尤为关键，这是一个同步任务，若优化不当，可能会导致训练停滞。大型语言模型（LLM）在检查点阶段需极高写入吞吐量，其需求也会随着模型规模增长而增加。例如，一�?300 亿参数模型可能需�?206 GB/s 的总写入速率，而一�?1 万亿参数模型则可能需要近 389 GB/s 的写入速率�?/p>

下表展示�?WEKApod Nitro 设备在满�?NVIDIA GB200 NVL72 机架（最低存储容�?10,924TB）增强型指导/性能要求下的存储密度与认证性能�?/p>

通过使用 WEKApod，云服务商可以彻底消除存储瓶颈，确保 Blackwell GPU 始终以最佳状态运行，而无需过度超配�?/p>

未来已来：构�?AI 推理时代的基础设施

AI 推理时代需要一种全新的数据基础设施，它不仅要运行快速、高效，还能应对 Token 经济的爆发式增长。现在，借助 WEKA �?NVIDIA GB200 NVL72 强强联手，AI 云服务商可以同时获得出色的性能、强大的扩展性和安全保障长�?/p>

如果(yong)�(zhen)�是正在(��)构�(fan)��(juan)(juan)�一�?AI 云服务的(qing) NVIDIA 云合作伙�(mei)�，�(dui)��(ban)��(��)正是�(nao)�锁 GPU 潜能�(fei)�最佳时机，�(juan)(juan)?WEKA 携�(hong)��，�(��)��(zhen)�的(qing) AI 云服务更加快速、�(quan)��(yue)�、�(quan)��单！(jie)

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WEKA 携手 NVIDIA Blackwell，释�?AI 推理无限潜能最先出现在瑞技科技�?/p>

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ByteBridge — Wed, 26 Feb 2025 04:00:10 +0000

AI（人工智能）的蓬勃发展，驱动着技术革新与应用扩展。然而，Token 处理的成本与效率问题日益凸显，成为制�?AI 规模化应用的关键因素�?a href="/weka">WEKA Data Platform 以前瞻性的技术架构，实现微秒�?Token 处理，为 AI 的普及与应用带来质的飞跃�?/p>

*什么�(zhuan)��Token（代币）？�(yun)?/em>
在�?AI �(chui)�域(yan)�(ben)(ben)(ben)?strong>Token�(ben)(ben)(ben)�代币）�?AI �(chan)(chan)�理的最小单�?/strong>�(ben)(ben)(ben)�类似�(jian)��一个字或一个词。例如，�(qian)�你输入一段文本给(fu) AI�(ben)(ben)(ben)�A(quan)I 会将其�(duo)��(rong)�(nao)�成�(chan)(chan)�个代币�(ben)(ben)(ben)�并(gou)逐个�(chan)(chan)�理、生成回应。Token 的�(fan)��理�(qian)��度和成本，直接�(qian)�响(chen) AI 的效率和经济�(hao)��?/em>

Token 生成优化——低成本与高效能并重

AI 工作流程往往需要在成本、延迟和准确性之间寻求平衡。传统上，提升其中一项指标往往需要牺牲其他指标。然而，通过基础设施优化——例如，在保证准确性的前提下降低内存依赖——WEKA 打破了这一桎梏。WEKA 能够优化低成�?Token 生成�?strong>降低成本，为企业大幅节省开支�?/p>

微秒级响应——极�?AI 推理体验

对于 AI Token 推理来说，延迟是影响效率的关键因素。每节省一毫秒，都意味着性能的大幅提升和基础设施开销的显著降低。WEKA Data Platform 采用 GPU 优化架构，将 token 处理的延迟缩短至微秒级，彻底消除了传统数据处理的瓶颈。借助�?strong>速数据流处理，AI 模型能够更快地响应和分析数据，大幅提升整体性能�?/p>

领先�?Token 处理流程——突破规模与成本的双重限�?/h2>

WEKA 数据平台的独特之处在于，它优化了输入和输�?token 的处理方式。对于大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM）来说，WEKA 将高速存储变为内存的“邻近层”（adjacent tier），实现媲美 DRAM 的性能，同时支�?PB 级别的超大容量。这一创新性的设计，助力企�?strong>以更具成本效益的方式扩展 AI 应用，同时保持卓越的效率和准确性，不再受限于昂贵的内存瓶颈�?/p>

简化数据管理，优化 AI 推理效率

“在�(chan)�规��推理中，高(pei)速数据访问和低延(huan)�(ma)�是刚需(ying)�(mo)(mo)�WEKA 通过�(geng)�化数据管理�(��)��(ning)�助我们(hua)降低成�(qi)��(mo)(mo)�节�(lu)�时间，让我们能专�(dun)��(chang)于提�(zhu)��(lei)��(wu)(wu)快、更(wu)(wu)准确�?AI 洞察�(mo)(mo)��(chu)�?/em>
——某AI模型供应商兼 WEKA 客户

WEKA 颠覆 AI 推理中成本、延迟与精度的传统权�?/h2>

通过 WEKA，AI 推理�?Token 生成的成本、延迟与精确度之间的平衡不再是难以解决的挑战。WEKA 高效的数据管理与处理能力，为企业带来了可持续的技术优势，助力 AI 应用在更广泛的行业中迅速落地与发展�?/p>

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ByteBridge — Fri, 21 Feb 2025 06:57:59 +0000

当其他公司还在纠结模型参数时，埃隆·马斯克（Elon Musk）选择用物理的绝对规模碾压对手——在短短214天内，xAI 建成了拥有了20万块 GPU �?Colossus 智算集群，这不仅�?strong>算力的象征，更是基建速度的宣言�?/p>

算力狂人马斯�?20�?GPU，改�?AI 基建规则

马斯克的 AI 野心正以超乎想象的速度落地。美东时�?025�?�?7日，xAI 宣布 Grok-3 完成训练，其背后的算力巨�?Colossus 集群再次刷新行业认知：�?/p>

首期部署�?/strong>10万块 NVIDIA H100 GPU 上线，仅�?22天。�?/p>
二期扩容�?/strong>新增10万块 GPU（其�?万块�?H200），仅耗时92天�?/p>
总建设周期：214天�?/p>

*冷�(feng)��识：Colossus �(fei)��(fan)��设速度比特(kai)斯拉造新�(qi)(qi)�还(shan)快（特斯(fan)拉开发新�(qi)(qi)�通常需�(xia)?8-24�(juan)�月）�(��)�?/em>

Colossus 20万块 GPU 的智算集�?/span>

Colossus �?0万块 GPU 的智算集群让算力密度提升�?0倍， 成�?strong>史上首个「推理分�?400」的 AI 巨兽。Grok-3在数学、编程等基准测试中碾�?GPT-4o、Gemini 等众多对手�?/p>

连黄仁勋都惊叹：马斯�?9天干完别�?年的�?/h2>

英伟�?CEO 黄仁勋（Jensen Huang）曾在访谈中直言：“马斯克简直是超人，别人花4年的事他19天搞定。�?他指出，通常情况下，重大智算集群项目从概念的萌生，到最终上线运营，可能需要历�?4 年的漫长筹备�? 年精心规划，1 年设备运输、安装以及调试），然而马斯克却凭借非凡的执行力，仅用 19 �?/strong>就完成了 Colossus 首期 10 万块英伟�?GPU 的部署上�?/strong>，令人叹为观止�?/p>

200,000�?GPU 如何搬运？硬核神器亮了！

当我们将目光聚焦�?200,000 �?GPU 这一庞大数量上时，一个现实难题摆在眼前：如此巨量的设备，究竟是如何搬运就位的呢？答案便是一款硬�?IT 设备搬运神器 —�?strong>ServerLIFT 升降�?/strong>。在马斯克众多堪称逆天的项目中，如位于得州超级工厂�?Cortex AI 数据中心�?Colossus 超算集群，ServerLIFT 都扮演着设备搬运、上架的关键工具�?/p>

源�(song)��马斯�?X：展(xian)�?Cortex 内�(xu)��情况，�(han)��工正在��?ServerLIFT 部署(jiang)上�(cong)��

Cortex�?/strong>马斯克位于得州的超级工厂，专攻自动驾�?AI 训练，初期算力达130兆瓦，计划扩展至500兆瓦，搭载超10万颗英伟�?H100/H200 GPU 及自�?Dojo 芯片，硬件总重堪比“移动的摩天大楼”�?/p>

源�(song)��(mo) The Tesla Space YouTube �(lu)�号：展�?Colossus 内部情况，员�(chen)�正在使�?ServerLIFT 部署上架

Colossus�?/strong>全球最�?AI 超算集群之一，拥�?0万块 GPU，单机架容纳64个液冷H100 GPU，总机架数�?,500个�?/p>

AI 时代的“部署哲学”——为何选择 ServerLIFT�?/h2>

马斯(fan)�(wei)�的�(kun)�择 ServerLIFT �(ti)�降�(lian)��(hong)��背后，是 AI �(nuo)�建�(fei)�三大铁律：

规模决定重量�?/strong>�?Colossus 为例�?0万块 GPU 意味着数万台服务器的物理部署，总重量过万吨。若采用人力搬运，仅工伤风险�?strong>效率�?/strong>下便足以拖垮项目进度。�?/p>
精度决定成败�?/strong>高价值的英伟�?GPU，以及众�?AI 设备稍有磕碰可能就会损坏。ServerLIFT 的“SmartTILT”定位能力，可以精确调整平台角度，避免磕碰，确保安装精准度�?/p>
时间决定生死�?/strong>当下 AI 竞赛已步�?“秒级迭代�?的白热化阶段，Cortex 就曾因冷却系统延误而被迫推迟上线，�?ServerLIFT 安全、高效的装卸能力，为马斯克成功抢回了宝贵的部署时�?/strong>窗口�?/p>

ServerLIFT 升降机：AI 智算中心的终极之�?/h2>

瑞技独家总代�?ServerLIFT 升降�?/span>提供了一套高效、安全的 AI 智算中心服务器部署解决方案，专为现代数据中心/智算中心而设计，功能强大，能够有效提升智算中心的工作效率和安全性�?/p>

ServerLIFT 为何与众不同�?/h2>

适用于任何现代数据中心，任何 IT 设备�? 任何运维人员的智能升降机

ServerLIFT 智能升降机的设计全面考虑了智算中心的多样化需求和运维人员的操作便利性。能够轻松处理从小型服务器到大型 GPU 集群的各�?IT 设备，确保在任何智算中心环境中都能高效、安全地完成设备上下架及搬运任务�?/p>

NVIDIA 官方推荐�?DGX H100 服务器升降设�?/h3>

在英伟达 DGX SuperPOD 数据中心设计参考指南中，ServerLIFT 升降机是 NVIDIA 唯一官方推荐�?DGX H100 服务器升降设备。充分证明了 ServerLIFT 在高性能计算设备搬运中的卓越可靠性和高效性�?/p>

符合全球认证的安全标�?/h3>

ServerLIFT �?ISO:9001 �?ISO:14001 认证制造商，其生产的数据中心升降机是全球唯一获得 CE、FCC/IC�?UL 等认证的数据中心服务器升降机�?/p>

显著提升效率

在保障设备和人员安全的同时，ServerLIFT 解决方案大幅提高了运维效率，根据使用人数，ServerLIFT 可将智算中心效率提高多达300%。其高效的设备搬运能力使得智算中心能够快速增加或更换硬件设备，更快地响应业务需求和技术更新�?/p>

100%无事故记�?/h3>

自推出以来，ServerLIFT 在客户报告中保持�?00%无事故记录，充分展示了其在高强度使用环境中的安全性和可靠性。通过减少人为错误和安全事故，智算中心可以保持稳定和高效运营�?/p>

广泛的客户信�?/h3>

ServerLIFT 获得了全球超�?0%的百强公司的信赖，广泛应用于其数据中心的日常运营和维护工作�?/p>

ServerLIFT 中国独家授权总代 - 瑞技全力支持您的成功

瑞技深知每个数据中心的独特需求和挑战�?a href="//tedxccu.net/bytebridge-blog/serverlift-partners-with-bytebridge.html" target="_blank" rel="noopener">作为 ServerLIFT 在中国的独家总代�?/span>，瑞技为客户提供量身定制的解决方案，确保硬件部署的高效性和安全性。同时，瑞技能为客户在全球物流与配送、库存管理、供应链管理、IT 实施与项目管理及持续支持方面提供全面支持，确保您�?AI 时代获得最佳的解决方案和服务�?/p>

举重若轻——托�?AI 的未�?

�?Cortex 的自动驾驶梦想，�?Colossus 的通用 AI 宏大野心，马斯克用超二十万块 GPU 建立起的 AI 帝国，深刻揭示了一个不容忽视的行业真相：AI 之争，从来不止是代码与算法的较量，更是现实世界中一场关�?“重量与时间�?的极限博弈。而在这场硬件与算法交织的竞技场上，ServerLIFT 凭借其卓越实力证明 —�?即便再庞大的算力，也需要一双能够“举重若轻”的巧手来精心托举，方能稳步向前�?/p>

行业前瞻

最后，有一个颇有意思的点，一度狂跌的英伟达股价，如今已悄然回升至 DeepSeek – R1 发布前的水平——市场正在用真金白银�?Scaling Laws 投票�?/p>

部分业内人士认为，Grok -3 的惊艳亮相，再次印证了在大规模算力和数据的强力支撑下，Scaling Laws 在当下依旧具备重要的参考价值。对�?AI 未来的发展走向而言，这一成果无疑为业界提供了全新的观察视角。无论是大模型的规模化发展路径，还是计算资源的整合优化能力，都将成为推动技术持续迭代与创新的关键驱动因素�?/p>

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�(juan)�什么带外管理�(gong)�� AI �(nuo)�础设施(dan)至关重要�?/a>
�(yu)�吒2票房破�(cun)��亿！�(mei)��(heng)��如�(bei)��(fu)利用 IT 技��打�(kun)�“我命由我�(die)��由天”的现象�(wan)�产�(yu)?/a>

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ByteBridge — Tue, 11 Feb 2025 03:57:26 +0000

近日，中�?AI 公司深度求索（DeepSeek）因突破性技术成果引发行业震动。其最新研发的 DeepSeek V1通过革命性的缓存技术，将大模型 API 成本最高直�?0%，彻底改写了生成�?AI 的代币经济学规则。这场由存储技术创新驱动的成本革命，正在重塑全�?AI 产业格局——通过降低生成成本、优�?Token 吞吐量、突破内存限制，生成�?AI 正在变得更加触手可及和经济高效。让我们来看看这三大关键突破，如何从根本上改�?AI Token 的生成和处理方式，让 AI 的落地成本不在成为企业扩展的障碍�?/p>

*什么是Token？�?/em>
在�?AI 领域�?strong>Token�?AI 处理的最小单位，类似于一�(juan)��(xi)�一�(juan)�词。例如，�(qian)�你输入�(juan)�段文本给 AI，AI 会将其拆�(nao)�成多�(qing)��代币，并逐�(yun)��处理、生(duo)�(xi)�回(wu)应�(hang)��Token �(fei)�处理速度�(xia)�成本，直接�(qian)�响(chen) AI �(fei)�效率和经济�(suo)�益�?/em>

智能缓存：大幅降�?Token 生成成本

DeepSeek 的关键突破，在于其对 Token 生成效率的深度优化。以 DeepSeek R1 为例，它采用磁盘级别的�(qiao)��(��)下文缓存（context caching�?/strong>，将 Token �(�)�成(yao)的�?strong>API 成本(long)降低�(zha)�达(jiu)90%�?/strong>

这一创新的核心逻辑在于�?strong>将常用上下文存储于分布式存储系统，而非完全依赖高昂的内存�?/strong>这样，AI 推理时可�?strong>像读取内存一样快速访问已计算过的信息，从而大幅削�?Token 生成的资源消耗。�?/p>

这项创新的经济价值不容忽视：传统�?AI 推理成本受限于昂贵的高带宽内存（HBM），�?DeepSeek 的优化使 AI 推理能够在�?strong>SSD 固态硬盘价格的成本下，获得接近内存级别的性能，潜在成本下降可达�?strong>30�?/strong>。对于希望扩�?AI 应用的企业而言，这样的优化�?strong>大模型应用更加触手可�?/strong>，在不影响性能的前提下实现极致的成本控�?/strong>�?/p>

微秒级延迟，吞吐量优化新范式

在生成式 AI 中，延迟（Latency�?/strong> 是直接影响成本和用户体验的核心因素。推理每节省一毫秒，都意味着更高的计算效率、更低的基础设施支出。然而，传统架构往往难以�?strong>准确率、成本与速度之间找到平衡，导致扩展性受限。�?/p>

WEKA 正在改变这一格局，我们超低延迟存储方案为 AI 推理带来了革命性的突破�?strong>WEKA �?GPU 优化存储架构结合 NVMe SSD 加速和高性能网络，使 Token 处理的延迟降�?strong>高达40�?/strong>，实现微秒级推理。�?/p>
这意味着：�?/p>
● �?strong>更快�?Token 处理速度，减少计算资源占用�?/p>
● 支持更多并发用�?/strong>，优化业务成本�?/p>
● �?strong>提升实时 AI 应用体验（如智能客服、流媒体处理、内容生成等）�?/p>

对企业而言，Token 吞吐量的提升意味着在相同的计算资源下，可以支持更多用户、更快响�?/strong>，最终实现更低的运营成本。在 AI 经济中，低成本、高效率�?Token 处理能力已成为行业竞争的新焦点�?/p>

打破内存瓶颈，PB 级扩展的成本革命

长期以来，AI 推理受限于昂贵的内存资源，大语言模型依赖高带宽内存（HBM）进行推理运算，但规模化扩展这一架构的成�?strong>极为昂贵。如今，行业正通过利用高性能存储，打破这一限制，实�?Token 处理能力的扩展，而无需支付指数级增长的内存成本�?/p>

WEKA 高性能存储解决方案正在推动存储�?AI 推理架构的深度融合，使大语言模型（LLM）和大规模推理模型（LRM）能够将高性能存储作为扩展内存层，在实现�?strong>DRAM 级别的性能同时实现 PB 级扩展能�?/strong>。这种架构演进使企业能以 SSD 的价格获得近似内存的性能，实现成本可控的AI应用扩展�?/p>

以优化推理缓存的 vLLM Mooncake 项目为例，其�?WEKA 的集成方案在缓存容量、速度和效率上远超 Redis �?Memcached 等传统缓存方�?/strong>。这种代币处理技术的突破，使企业无需承受内存扩容带来的指数级成本增长即可扩展 AI 工作负载�?/p>

这一变革意味着：企业可�?strong>更低成本扩展 AI 应用，同时保持高效和精准的推理能力，打破传统推理架构的成本限制�?/p>

AI基础设施的未来决胜点

�?AI 革命的竞争中�?strong>赢家将是那些能够持续降低 Token 成本，同时保持高性能的企�?/strong>。通过 DeepSeek 的智能缓存与 WEKA 的高�?AI 基础架构等突破性技术，正在重塑生成�?AI 的经济模式——让生成�?AI 变得更加强大、普及，并具备更高的成本效益。�?/p>

随着生成�?AI 的持续演进，Token 经济将成为决�?AI 可扩展性的关键因素。那些无法优�?Token 处理成本的企业，将在竞争中逐渐失去优势�?strong>缓存优化、存储加速、推理延迟降�?/strong>等创新，正在为更具规模化、经济化�?AI 部署铺平道路�?/p>

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�?DeepSeek 爆火，看 Token 经济如何重塑生成�?AI最先出现在瑞技科技�?/p>

AI褰掓。 - 鐟炴妧绉戞妧

ByteBridge — Fri, 07 Feb 2025 03:02:54 +0000

当所有人都在为千亿参数大模型疯狂时，DeeSeek R1 凭借其突破性的智能缓存技�?/strong>，在全球 AI 领域投下了一颗重磅炸弹。通过磁盘缓存优化，成功将 API 费用砍到脚踝价——降低�?strong>90%，为大规�?AI 计算的普及提供了新思路�?/p>

DeepSeek 的爆火证明了 智能存储+高效推理 能够显著降低 AI 计算成本，更预示着着未来�?AI 可能会变得更亲民，让更多企业和个人以更低的门槛使用强大的 AI 技术�?/p>

但问题来了：光有技术突破就够了吗？AI 计算的基础设施能跟上吗�(ben)?img src="//s.w.org/images/core/emoji/16.0.1/72x72/1f680.png" alt="🚀(jue)" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" />

算力、存储、网络、运�?/strong>�?AI 计算的四大基石，DeepSeek 虽然降低了推理成本，但如果企业想将其应用到生产环境，还需�?strong>完整�?IT 生�?/strong>支撑，而这正是现实世界中的难题：�?/p>
算力资源紧张，如何高效利�?GPU，避免“抢不到算力”？
存储成本高昂，如何优化AI数据流，避免带宽和存储成为瓶颈？
全球部署 AI 难度大，如何在多个国家和地区快速搭�?AI 生产环境�?/strong>
运维复杂度高：如何保�?AI 系统长期稳定运行

这些挑战的解决，无法仅依赖单一技术供应商，而需要一个具�?strong>全球视野�?strong>整合能力�?IT 伙伴，来帮助企业串联技术、资源与服务，打�?AI 计算全链�?/strong>。这正是瑞技（ByteBridge）作�?strong>全球 IT 集成�?/strong>的核心价值：我们以“技术集成者”的角色，帮助客户跨越技术与场景的鸿沟，让创新方案从设计到落地全程无忧。�?/p>

瑞技 AI 解决方案——从“方案设计”到“全球落地”的全生命周期服�?/h2>

作为专注 IT 集成的全球服务商，瑞技通过整合(hao)全球(yu)资源(zan)与本地化服务能�(jie)��(ben)��(wu)��客户�(suo)�供无缝�(fei)�端到端�(lu)�持�(ben)?/strong>

1. 需求定义与方案设计：精准匹配场景，规避技术陷�?/h3>

很多企业在部�?AI 时，常常面临 “技术选型困难”�?/strong>和�?strong>“资源分配不合理�?/strong> 的问题——要么配置过剩，增加不必要的成本，要么性能不足，导致系统无法支撑业务增长�?/p>

场景化咨询：瑞技专家团队深入分析客户业务目标与技术需�?/strong>，规避“过度配置”或“性能瓶颈”。协助客户制定最优的 AI 计算架构，避免“买贵了”或“买少了”�?/p>

多厂商协同：瑞技坚持厂商中立原则，能够为客户灵活整合全球领先技术品牌方案，规避供应商锁定风险，确保最佳性价比�?/p>

2. 全球部署与快速落地：单点对接，全球交�?/h3>

AI 技术想要全球化落地，面临的最大挑战往往不是算法，而是硬件供应、合规要求、基础设施搭建等现实问题。瑞技在�?strong>24+ 国家和地�?/strong>拥有本地实体和合作网络，能帮助企业快速落�?AI 计算环境�?/p>

全球供应链资源整合：瑞技可为客户协调�?GPU 服务器、网络设备、存储系统等全球 IT 资源，解决硬件采购、物流通关、本地合规等难题�?/p>

标准化交付流程：�?strong>机房规划、硬件安装到系统调优，瑞技通过专业的部署流程及项目管理，帮助客户缩�?AI 基础设施部署周期�?/p>

本地化支�?/strong>：瑞技的全球团队提供�?strong>区域�?IT 交付服务，确�?AI 计算符合不同国家的合规要求�?/p>

3. 持续运维与敏捷响应：�?AI 系统“始终在线�?

AI 计算基础设施一旦部署，接下来的挑战就是 如何保持长期稳定运行�?/strong>

智能运维平台�?/strong>瑞技通过 AI 监控工具实时监控客户全球基础设施状态，预测故障并主动干预，降低停机风险�?/p>

灵活服务模式�?/strong>提供�?strong>远程支持、现场驻场、定期维护等的多种服务模式，适配客户不同阶段�?AI 运维需求�?/p>

计算资源优化�?/strong>定期评估算力使用情况，优�?GPU 调度，确保计算资源高效利用，避免浪费�?/p>

4. 生态协同：�?AI 计算架构与业务一起成�?/h3>

AI 应用场景在不断变化，基础设施架构也需要随之调整。瑞技不仅提供 IT 交付和运维支持，还能帮助企业动态优�?AI 计算架构，让 IT 体系适应业务增长�?/p>

技术支持与培训�?/strong>瑞技专家团队联合厂商为客户提供定制化培训，提升客�?AI 计算环境的运维能力能力�?/p>

架构迭代支持�?/strong>伴随客户业务扩展，瑞技能够协助客户动态调整架构设计，例如从单数据中心扩展到混合云+边缘计算架构�?/p>

AI 革命的下半场——属于那些既懂技术、更懂落地的“务实派�?/h2>

DeepSeek 的突破掀开�?AI 计算优化的新篇章，但�(ru)�何�?AI 真正落�(jie)��、如何让企�(heng)��更高效�(guo)��使用 AI，才�(tuan)�未来的真正��场�?/strong>

瑞技作为全球 IT 服务�?/strong>，致力于让企业客户跨�?AI 落地鸿沟，让 AI 从“可行”到“可用”，从“创新”到“价值”，�?/strong>算力无忧�?/strong>部署无界�?/strong>运维无感，�(han)��力企业客户得(gou)以专注核�(jian)��(fu)��新�(bang)��抢占(zi) AI 时代�(wei)�机(man)�?/strong>

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DeepSeek 领跑 AI 降本增效新范式，企业如何快速跟进？最先出现在瑞技科技�?/p>

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ByteBridge — Fri, 24 Jan 2025 06:12:42 +0000

在竞争激烈的高性能计算（HPC�?/strong>领域，存储系统无疑是驱动技术突破的关键。�?IO500 基准测试，作为业界公认的“金标准”，以全面评估存储系统的性能与效率闻名。WEKA 在最�?IO500 测试中的卓越表现，以领先的效率与强大的存储能力，再次诠释了其在高性能存储领域的非凡实力�?/p>

本文将带你了�?WEKA �?IO500 基准测试中的亮眼表现，此次测试由享誉全球的纪念斯�?凯特琳癌症中心（MSKCC，Memorial Sloan Kettering Cancer Center）提交完成。凭借突破性的效率表现、显著降低的资源需求以及出色的元数据处理能力，WEKA 再次证明为何它是 AI/ML�?strong>基因组研�?/strong>�?strong>大规模仿�?/strong>等高负载应用场景的首选平台�?/p>

关于 MSKCC �?IRIS 超级集群

纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center，简�?MSKCC）是一家位于纽约曼哈顿享誉全球的癌症治疗与研究机构。作为美国国家癌症研究所指定�?72 家综合癌症中心之一，MSKCC 始终站在肿瘤学研究与患者护理的前沿，引领行业的不断进步与突破�?/p>

这一成就的核心是 IRIS 超级集群。它支持基因组学、肿瘤学和计算生物学等关键领域的工作负载，极大提升了患者护理和科研发现的效率。该系统正通过加速发现进�?/strong>�?strong>改善患者预�?/strong>，推动癌症研究的变革。例如，基于 AI 的创新成果不仅大幅缩短患者的康复时间，还在结肠癌临床试验中取得了 100% 的成功率。IRIS 超级集群的数据基础设施核心正是 WEKA Data Platform。MSKCC 高性能计算部门负责�?Jessica Audette 表示：“WEKA �?MSK 的影响深远。它是我们的关键平台之一，帮助我们在多个 HPC 工作负载中加快科研成果的转化。�?/p>

MSKCC 高性能计算部门负责�?Jessica Audette

MSKCC 通过 IO500 基准测试，验证了 IRIS 超级集群的性能和效率，确保其能满足基因组学、肿瘤学和计算生物学等前沿研究的高计算需求。通过这一基准测试，MSKCC 不仅展示了在技术选择上的前瞻性，更表明了其致力于利用顶尖科技加速科研突破、优化患者预后的决心。此次出色的 IO500 成绩是在 WEKA 数据平台上完成的，进一步验证了 WEKA 在高性能计算环境中的卓越能力与强劲表现�?/p>

测试结果关键亮点
供应商：WEKA
文件系统：WekaFS
客户节点数：261
总进程数�?7,144
IO500 分数�?65.49
带宽 (BW) �?52.54 GiB/s
元数�?(MD)�?,753.69 kIOP/s

能源消耗和冷却需求的增加

更少节点，更高效�?/h3>

WEKA 在仅使用 261 个客户端节点的情况下，取得了665.49�?IO500分数，而某些传统分布式文件系统（如 Lustre）则需�?2,080 个客户端节点才能达到 797.04 的分数。这表明，WEKA 能够在更少的资源下提供卓越的性能，从而显著降低硬件需求、电力消耗和操作复杂性�?/p>

节点数的减少意味着企业能够以较低的硬件投入、较低的能耗和简化的运营管理，依然获得卓越的性能。这不仅能显著节省成本，还能降低对环境的影响，使其成为那些旨在最大化投资回报率（ROI）并减少碳足迹的企业的理想选择�?/p>

卓越的元数据处理能力

WEKA 元数据性能方面表现卓越，达到了 1,753.69 kIOP/s，接�?Lustre 895.35 kIOP/s 的两倍。这一成绩充分展现�?WEKA 在元数据密集型场景中的强大优势，�?AI/ML 模型训练、大规模仿真以及基因组研究等工作负载，使其成为首选解决方案�?/p>

此外，WEKA �?strong> easy stat 性能测试中达到了 15,370.21 kIOP/s，大幅领先于 Lustre 的�?strong>1,739.90 kIOP/s，进一步巩固了其在元数据处理领域的领先地位�?/p>

元数据密集型操作（例�?AI/ML 模型训练、大规模仿真及基因组研究）通常是传统存储系统的瓶颈所在。然而，WEKA 凭借其无与伦比的元数据处理能力，大幅提升了数据访问与处理速度、模型训练效率以及首次响应时间。这种卓越的性能不仅能够帮助企业加速创新、提升生产力，还能确保其在竞争激烈的市场中始终保持领先优势�?/p>

为什么选择 WEKA�?/h2>

无缝扩展
WEKA 的软件定义存储架构以简洁高效的方式实现无缝扩展，避免了复杂配置的繁琐，让企业能够随着数据需求的增长轻松扩展存储能力。�?/p>

无与伦比的元数据性能
专为AI �?ML等现代化工作负载而打造，WEKA 卓越的元数据 IOPS 可实现更快、更可靠的数据处理，助力企业以闪电般的速度驱动创新。�?/p>

极�(ci)��效�(bao)��，�(yue)��本增效�?/strong>
通过显著更少的节点实现顶尖性能，WEKA 大幅降低了基础设施和运维成本，让企业用更少的投入实现更多价值�?/p>

面向未来的卓越设计�?/strong>
凭借对 NVMe 的原生支持以及先进的并行文件系统功能，WEKA 完美契合下一代工作负载的需求，确保您的存储基础设施始终处于行业前沿。�?/p>

WEKA 不仅�(tuan)�一�(zhou)�存储解�(cong)��(chong)��案——�(��)��(tuan)�一个变(kuang)革性的(qing)�(rou)��(lei)��(zhong)�(qian)�台，专(pi)为满足�(chong)��苛��(juan)�(fei)�业�(e)�需求而设计，(ren)�(e)�力(qian)�(mei)�业实�(tong)��(rou)��(lei)��(zhong)、提升效率，(ren)�(qian)��(duo)��松实现扩展�?/strong>

实际影响

在应�?AI/ML 工作流、基因组测序和金融建模等复杂任务时，WEKA 凭借卓越的性能为企业创造了巨大的价值。其超越传统存储系统的无与伦比的能力，使其成为企业扩展高性能计算 (HPC) 环境时的首选方案，以最高效率和最低复杂度满足业务需求�?/p>

MSK 癌症中心�?IRIS 超级集群正是一个典型案例。通过 WEKA 的支持，该集群在 AI 驱动的癌症研究中显著加速了科研进展，缩短了发现周期，实现了拯救生命的突破。这一成功案例生动展现�?WEKA 在现代研究与创新领域的深远变革性影响�?/p>

如果想深入了解实现这些成果的配置细节，请参阅�?/p>
WEKA 配置：https://io500.org/submissions/configuration/719

结语

WEKA �?IO500 基准测试中的卓越表现不仅仅是一个数字，更是我们在高性能存储领域持续开拓创新的鲜明见证。凭借无与伦比的效率、卓越的扩展能力和强大的元数据处理功能，WEKA 数据平台正重新定�?AI、基因组学和大规模仿真等现代化工作负载的可能性�?/p>

Memorial Sloan Kettering 癌症中心 IRIS 超级集群的成功案例，生动诠释�?WEKA 如何加速科研进展并改变研究成果。无论是应对尖端科学挑战，还是优化企业高性能计算环境，WEKA 都以兼具简洁性与卓越性能的未来解决方案，为每一次突破保驾护航�?/p>

在高性能计算需求日益增长的时代，WEKA 始终走在行业前沿，助力企业与研究机构突破极限、实现创新、解锁未来的无限可能�?/p>

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ByteBridge — Thu, 16 Jan 2025 10:24:39 +0000

随着2024年的结束，是时候展望未来，�?025年的趋势做出一些大胆预测了。尽管预测未来总会有不确定性，�?025年的关键趋势已经初露端倪。提前探索这些趋势，不仅能帮助企业抓住机遇，还能从容应对挑战。在 WEKA，我们希望与大家分享�?025�?IT 领域几大趋势的见解，以及它们对希望保持竞争力的企业意味着什么�?/p>

以下是我们预测将�?025年塑�?IT 战略的几个重�(xia)�趋(zhu)势：

AI 的“第二波浪潮”——推理与优化预训练模�?

�?AI 发展的“第一波浪潮”中，企业主要专注于基础模型的开发和训练，为 AI 的革新能力打下了坚实基础。而到�?025年，这一重点将向推理�?strong>优化预训练模型转�?/strong>。企业将不再花费大量时间和资源从零开始构建新的模型，而是更倾向于利用现有的预训练模型，并根据具体需求进行定制�?/p>

简单来说，预训练模型就像一个“万能模版”，企业不再需要从头打造，而是通过微调让它更贴合自己的业务需求。这种方式不仅省时省力，还能快速从数据中挖掘出有价值的洞察，尤其是�?strong>医疗�?strong>金融�?strong>零售等领域�?/p>

对于 IT 领导者来说，这意味着需要重新思�?AI 策略。重点将从以模型训练为主的基础设施转向优化推理工作负载的基础设施�?strong>高性能�?strong>低延�?/strong>�?strong>�?/strong>扩展的系统将成为实现 AI 成功的关键�?/p>

电力是“新货币”——重新定�?AI 经济中的能效

AI 的强大需要大量计算能力，而这背后需要的电力资源同样惊人。然而，全球数据中心的扩张速度已经快到让电网有些“喘不过气”�?/p>

2025年，能源效率将成�?AI 经济中的决定性因素。那些能够最大化数据中心能源效率的组织机构，以及选择秉持可持续发展理念的云服务供应商的企业，将在减轻 AI 对电网造成压力的同时实现更高的 AI 产出。这将推动相关领域的投资�?/p>

节能的硬件设计：优化功耗与性能比的硬件将成为关键。专为能效设计的先进 GPU（图形处理器）、DPU（数据处理器）和 CPU（中央处理器）将成为 AI 运营的必备选择�?/p>

创新冷却解决方案�?/strong>液冷和浸没式冷却等新兴技术将有助于在保持高性能的同时降低能耗�?/p>

可再生能源整合：越来越多的企业将采用可再生能源，并探索碳积分等策略，以抵�?AI 运营对环境的影响�?/p>

简而言之，能效不仅影响成本，更决定竞争成败。谁能以最少的能源消耗高效扩�?AI 工作负载，谁就能在资源紧张的未来占据优势�?/p>

为“超大规模计算”做好准备——打造面向未来的数据基础设施

“超大规模计算”（百亿亿次计算，Exascale Computing），——每秒至少执行一百亿亿次计算（即 10¹�?次计算）——曾经只是一个遥不可及的概念。而在2025年，这一愿景正在成为现实。在 WEKA，我们亲眼见证了这一变革�?024年初，我们尚无任何超大规模计算的客户，而年末时，已有多家客户在管理这种规模的海量数据，其中一位客户的管理数据量接�?0 EB（艾字节�?00�?GB）�?/p>

尽管百亿亿次计算目前可能还未普及，但2025年将成为更多企业开始关注这一领域的关键节点。踏入这片未知领域的企业将面临独特挑战，包括管理庞大的数据集，以及确保基础设施�?strong>可扩展�?/strong>�?strong>可靠�?/strong>�?/p>

对于 IT 领导者来说，为超大规模计算做好准备意味着需要在存储�?strong>计算�?strong>网络技术上进行大胆投资。与深谙超大规模计算动态的供应商合作至关重要，这些供应商正在开发专为处理前所未有的数据量和复杂性而设计的解决方案�?/p>

率先采用超大规模计算的企业所积累的经验，将为未来更广泛的应用奠定基础。那些敢于直面百亿亿次计算挑战的组织，将在未来以数据驱动的经济中占据领先地位�?/p>

DPU 的崛起——颠覆基础设施效率的关键力�?

2025年将�?DPU�?数据处理器）大放异彩的一年，这些强大的处理器将成为现�?IT 基础设施的核心转折点。像 NVIDIA �?BlueField-3 这样�?DPU，专为卸载关键任务而设计，包括网络、存储和安全等功能，从而减�?CPU �?GPU 的负担，使系统运行更加高效�?/p>

随着 AI 工作负载、云原生应用和分布式系统的快速增长，企业需要低延迟、高吞吐量的性能，�?DPU 提供了一个既能提升可扩展性又能降低功耗的解决方案�?/p>

DPU 的�(fan)��处�(fan)��哪里？�(xi)��看�(nai)��些亮点：

优化 AI 管道�?/strong>通过处理外围任务，DPU 释放�?CPU �?GPU 的资源，从而使 AI 核心任务更加高效�?/p>

支持分布式系统：随着企业部署更多分布式应用，DPU 能够提供所需的高性能和扩展能力，确保这些工作负载的无缝管理�?/p>

提升安全性：DPU 还可以通过硬件隔离和安全任务卸载，提升系统的整体弹性�?/p>

对于 IT 领导者来说，2025年将是将 DPU 集成到基础设施中的关键时刻。率先采用这一技术的企业将在优化性能和能效方面获得显著优势�?/p>

总结

预测未来总是需要想象力和洞察力。虽然并非所有预测都会实现，�?025年已经显现出许多趋势的雏形。AI 推理作为第二波浪潮、能源效率成为竞争优势、超大规模计算的崛起以及 DPU 的普及——这些不仅仅是预测，而是已经加速发展的现实�?/p>

�?WEKA，我们致力于通过专为应对未来挑战而打造的前沿解决方案，助力各种企业应对这些变革，我们面向未来�?strong>云原生的架构�?strong>支持超大规模计算的数据平台，以及�?DPU �?GPU �?strong>下一代硬件的支持，确保企业能够高效扩展并保持卓越性能。走在这些趋势前沿，将帮助企业充分释放其 IT 投资的潜力，在瞬息万变的 AI 驱动的世界中蓬勃发展�?/p>

��我(duo)们一起�(feng)��接一�(juan)�充满变革与(ya)机遇(ta)�?025吧！

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AI 发展日新月异，各�?AI 产品层出不穷，其正在加入融入和深刻改变我们的生活。WEKA 是一个专业的 AI 数据处理平台，专为超大规模数据处理而生�?/p>

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